利用无人机激光雷达数据测量杉木胸径的方法

本发明提供利用无人机激光雷达数据测量杉木胸径的方法，属于数据测量领域，利用树木的地面测量数据和相应的航空激光雷达数据，为杉木林开发了适合大规模应用的单棵树木胸径(DBH)模型。评估了林分密度和树木特征对改善DBH模型的贡献。使用阿凯克信息准则(AIC)和误差度量选择了虚拟变量和随机效应的最佳组合。利用独立数据集对该模型的预测性能进行了评估。在DBH模型中加入林分竞争度和冠幅指标可提高模型拟合统计量。包含虚拟变量以区分生长阶段的模型优于基本模型，而引入随机效应以考虑区域和样本地块水平差异的模型则进一步提高了预测精度。本申请将其应用于机载激光雷达数据时，可适用于在大空间尺度上研究其他物种的个体树木特征。